/*
 * @Author: aponder
 * @Date: 2020-05-25 22:22:48
 * @LastEditTime: 2020-05-25 22:24:11
 * @LastEditors: aponder
 * @Description: 
 * @FilePath: /leetcode-zh/medium/146.lru缓存机制/Solution.java
 */ 
/*
 * @lc app=leetcode.cn id=146 lang=java
 *
 * [146] LRU缓存机制
 *
 * https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/description/
 *
 * algorithms
 * Medium (46.83%)
 * Likes:    624
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 * Total Accepted:    65.1K
 * Total Submissions: 132.9K
 * Testcase Example:  '["LRUCache","put","put","get","put","get","put","get","get","get"]\n[[2],[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]'
 *
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 * 
 * 获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
 * 写入数据 put(key, value) -
 * 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/数据值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 * 
 * 
 * 
 * 进阶:
 * 
 * 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 * 
 * 
 * 
 * 示例:
 * 
 * LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 * / );
 * 
 * cache.put(1, 1);
 * cache.put(2, 2);
 * cache.get(1);       // 返回  1
 * cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
 * cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
 * cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
 * cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
 * cache.get(3);       // 返回  3
 * cache.get(4);       // 返回  4
 * 
 * 
 */

// @lc code=start
// class LRUCache {

//     public LRUCache(int capacity) {

//     }
    
//     public int get(int key) {

//     }
    
//     public void put(int key, int value) {

//     }
// }
class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
    private int capacity;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75F, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key, -1);
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key, value);
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return size() > capacity; 
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
// @lc code=end

// Accepted
// 18/18 cases passed (20 ms)
// Your runtime beats 66.4 % of java submissions
// Your memory usage beats 100 % of java submissions (48 MB)